HubSpot, Goldman Sachs e SAP lideram revolução na precificação de software por resultados
O setor de software está passando por uma transformação significativa, com empresas adotando rapidamente a precificação baseada no trabalho entregue. A HubSpot, gigante no desenvolvimento de sistemas para marketing, foi uma das primeiras a seguir essa tendência, oferecendo acesso à sua inteligência artificial (IA) com base nos resultados obtidos.
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Essa mudança estratégica, conforme apontado pelo analista Kyle Poyar, resulta em preços 50% menores em comparação com o concorrente Fin, demonstrando uma abordagem focada em atender às demandas do mercado.
IA e a Eficiência das Tarefas
A ascensão de agentes de IA, capazes de executar tarefas complexas de forma autônoma, impulsionou essa nova forma de precificação. A ideia de cobrar por uma unidade de trabalho ou produtividade, em vez de por uma assinatura mensal, se tornou mais viável e atraente.
A Goldman Sachs destacou que as empresas estão buscando contratos maiores e novas fontes de financiamento ao adotarem essa abordagem.
Mudanças em Grandes Empresas
Empresas como a Atlassian e a ServiceNow também estão migrando para a precificação por resultado. A Atlassian, por exemplo, fez essa mudança devido ao aumento dos custos operacionais da IA, enquanto a ServiceNow já implementa essa estratégia para 50% de seus clientes.
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A Anthropic, por sua vez, reduziu os tokens disponíveis em suas cobranças mensais para priorizar a venda por uso, gerando grande atenção.
A Aposta da SAP
A gigante alemã SAP, tradicionalmente focada em contratos de longo prazo com o mundo corporativo, também adotou a precificação por resultado, surpreendendo até mesmo observadores do setor. Essa mudança rápida demonstra a velocidade com que as empresas estão se adaptando às novas dinâmicas do mercado de software.
O Mercado em Evolução
O mercado ainda está buscando um padrão para a cobrança por resultado, explorando opções como a migração completa ou estratégias híbridas. Para os compradores de software, essa nova abordagem pode reduzir custos em implantações menores. No entanto, o uso intensivo de IA pode gerar custos inesperados, tornando a previsibilidade financeira um desafio de gestão.
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